典型文献
基于优化XGBoost的运动效果量化评估与分析研究
文献摘要：
科学运动是提升大学生身体综合素质的基础性工程.为有效量化评估大学生速度、耐力等身体素质,本文通过研究不同运动特征对跑步运动效果的影响,基于贝叶斯优化的XGBoost算法提出一种运动效果评估策略,并通过引入SHAP算法来量化特征贡献,分析影响运动效果的重要因素.同时,在运动数据分类挖掘与评估中考虑不同种类运动过程的差异,确保运动效果评估的准确性.最后通过实验验证了基于贝叶斯优化的XGBoost在运动效果评估上的性能,并利用SHAP值来分析影响运动效果的不同运动特征及其重要性.本文提出的算法不仅可用于分析大学生锻炼的运动效果,还能为竞技体育的技能形成与成绩突破、大众健身的体质健康管理,提供更为先进、可靠、精准的数据分析方法.
文献关键词：
运动效果评估;XGBoost算法;SHAP值;大学生体育锻炼;贝叶斯优化
中图分类号：
作者姓名：
张晟;刘长江;苗凯尧;张萌;刘雨童
作者机构：
西安交通大学体育中心,陕西西安710049;西安交通大学电信学部,陕西西安710049;重庆大学自动化学院,重庆400044
文献出处：
引用格式：
[1]张晟;刘长江;苗凯尧;张萌;刘雨童-.基于优化XGBoost的运动效果量化评估与分析研究)[J].成都体育学院学报,2022(06):85-92
A类：
运动效果评估
B类：
XGBoost,效果量,量化评估,评估与分析,科学运动,生身,耐力,身体素质,运动特征,跑步运动,贝叶斯优化,评估策略,SHAP,量化特征,运动数据,数据分类,分类挖掘,中考,竞技体育,技能形成,成绩突破,大众健身,体质健康,数据分析方法,大学生体育锻炼
AB值：
0.325991
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